Ultralytics YOLOv5 导出竞赛获奖者
了解 Ultralytics YOLOv5 导出竞赛的获奖者，见证各种设备上 AI 模型部署的最佳实践。
为了帮助大家轻松训练和部署最佳视觉 AI 模型，我们组织了首届 Ultralytics YOLOv5 导出竞赛。我们重视与开源社区成员保持联系，也总是对用户创建的大量应用感到印象深刻。
截止日期#
竞赛时间为 2021 年 5 月 17 日至 2021 年 8 月 31 日 24:00 UTC。此日期之后，竞赛已结束，后续提交将不再符合获奖资格。
评审#
评审时间为 2021 年 9 月 1 日至 2021 年 9 月 16 日。我们的团队对每份提交内容都进行了全面审查。
10000 美元奖金#
各类别的最佳提交者均获得了该类别的全部奖金，即 Ultralytics 提供的 2000.00 美元（2000.00 USD）。
5 个类别#
在我们优秀社区的帮助下，我们此前创建了 5 个类别，代表 Ultralytics YOLOv5 模型最常见的现实部署场景，包括 Jetson Nano、Raspberry Pi、Google Edge TPU、桌面 CPU 和 Android Edge 设备。
提交内容#
我们的参赛者为其提交内容创建了公开 GitHub 仓库，为其作品指定了 开源许可证，并将提交内容直接发布到 5 个官方 EXPORT 竞赛提交主题中的一个，以便社区投票。请注意，这些主题仅用于官方提交。一般问题或评论可直接在此主题中提出，或在新的 讨论中提出。提交链接：
竞赛获奖者#
经过充分考虑，我们确定了五个类别的获奖者。这些类别代表 Ultralytics YOLOv5 模型最常见的现实部署场景。我们已逐一联系所有参赛者，随后向获奖者发放了奖金。今天，我们很高兴终于能与你分享最佳解决方案！
NVIDIA Jetson Nano#
奖金：2000 美元
Google Edge TPU#
奖金：2000 美元
Android#
奖金：2000 美元
Raspberry Pi#
奖金：2000 美元
无获奖者 *
Intel/AMD CPU#
奖金：2000 美元
无获奖者 *
*此类别中的提交内容未达到各项评审标准规定的最低要求。因此，本次未选出该类别的获奖者，不过未来参赛者还会有更多机会再次参赛。
恭喜各位获奖者！别忘了查看他们的代码仓库。
“Ultralytics YOLOv5 库非常棒——它几乎每天都会更新，模型运行良好，用户体验也在不断改善。我的许多研究都涉及在嵌入式设备上部署 ML，而且我之前曾使用过 EdgeTPU，所以这看起来是一个有趣的挑战。” Josh Veitch-Michaelis
我们也要向所有参加导出竞赛的人表示衷心感谢！我们很幸运拥有众多有价值的开源社区成员。正是你们所有人的贡献，让我们的社区变得如此出色。
继续保持精彩，持续创造！🚀
评分#
导出竞赛的提交内容依据多个标准进行评审：导出方法的简洁性和可复现性、文档质量、导出质量，以及导出模型的速度和准确性。随后，Ultralytics 团队和社区反馈共同为这些提交内容评分。
导出质量（20%）#
最简单的导出应包含最少的步骤、需要最少的参数、使用最少的导入包，并且能够通过最少量的代码执行。
文档质量（20%）#
提交内容应使用 Markdown 提交文件进行完善的文档说明。每个步骤都应予以解释，包括设置/要求、任何设置项/参数、导出步骤，以及部署环境设置（如适用）。
提交质量（20%）#
应包含从官方 yolov5s.pt 模型开始的导出和部署的每个环节。对于需要特殊要求的环境（如 Jetson Nano），必须提供并记录所有软件包和/或 Docker 镜像。对于 Android 部署，还应包含一个 Android 参考应用。提交内容必须包含 完整导出和使用 YOLOv5 模型所需的 100% 内容。
已部署模型的速度和准确性（40%）#
已部署模型应返回与官方 YOLOv5 PyTorch 模型几乎相同的推理结果（即使用 python detect.py --weights yolov5s.pt 进行推理）。已部署解决方案的 准确性 将在一组不向公众开放的 Ultralytics 图像留出测试集上进行分析。速度 同样非常重要，最快的部署解决方案将获得极大倾向。 对于 Android，导出到 GPU、NNAPI 和 Hexagon 委托将获得此项最高分。
